检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2014年第10期34卷 2990-2995页

作者：王建新张有会王志巍张静李娟河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 计算数学与应用重点实验室(河北师范大学) 石家庄050024 石家庄学院计算机学院石家庄050035

针对有雾图像对比度差、能见度低的情况,结合HSI颜色空间特点,提出一种单幅图像去雾算法。首先,将有雾图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间;然后,依据HSI颜色空间中色度、饱和度和亮度各分量受雾影响程度的差异,建立相应的去雾模型;最后... 详细信息

针对有雾图像对比度差、能见度低的情况,结合HSI颜色空间特点,提出一种单幅图像去雾算法。首先,将有雾图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间;然后,依据HSI颜色空间中色度、饱和度和亮度各分量受雾影响程度的差异,建立相应的去雾模型;最后,通过分析图像饱和度,得到饱和度模型中权重的取值范围,再对亮度模型中权重进行估计,从而实现去雾效果。与其他几种算法的实验结果比较表明,所提算法运算效率提高1倍左右。同时该算法能有效增强图像清晰度,能很好地运用于单幅图像去雾。

关键词：有雾图像 HSI颜色空间大小关系去雾模型

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基于概念格的多值属性关联规则挖掘

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计算机科学 2014年第3期41卷 267-271,309页

作者：郭晓波赵书良王长宾赵娇娇刘军丹河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 河北省计算数学与应用重点实验室石家庄050024 河北师范大学移动物联网研究院石家庄050024

针对传统关联规则挖掘算法不利于用户选择关键数据进行分析、无法处理多值属性数据及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法来进行多值属性关联规则挖掘,运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类;建立... 详细信息

针对传统关联规则挖掘算法不利于用户选择关键数据进行分析、无法处理多值属性数据及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法来进行多值属性关联规则挖掘,运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类;建立了数据挖掘参数调整机制,以提高算法挖掘效率,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析。结合某省全员人口数据对算法进行了具体实现和分析。实验结果表明,算法性能具有较大提高。

关键词：多值属性概念格关联规则 Apriori

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基于S-C元图的关联规则表示方法

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计算机科学 2014年第8期41卷 267-273页

作者：陈敏赵书良郭晓波柳萌萌李晓超河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 河北省计算数学与应用重点实验室石家庄050024 河北师范大学移动物联网研究院石家庄050024

针对现有的关联规则可视化形式中,面向专家用户而忽略了普通用户的感知能力,以及当规则数量增多时,边和节点的代表元素易发生重叠,缺乏有效的展现形式,降低了可读性等问题,提出了一种新的基于S-C元图形式的一对一、一对多、多对一、多... 详细信息

针对现有的关联规则可视化形式中,面向专家用户而忽略了普通用户的感知能力,以及当规则数量增多时,边和节点的代表元素易发生重叠,缺乏有效的展现形式,降低了可读性等问题,提出了一种新的基于S-C元图形式的一对一、一对多、多对一、多对多的关联规则可视化表示方法。首先给出了S-C元图的基本定义和以S-C元图展示关联规则的模型;接着给出了S-C元图的性质和推导过程;最后以某省全员人口数据为基础,结合前注意加工理论与格式塔理论,以S-C元图和纺锤体相结合的形式对多模式的关联规则进行可视化展示,并分析了展示效果。实验结果表明,所提出的可视化方法具有良好的展示效果。

关键词：元图关联规则可视化格式塔理论前注意加工理论

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信息系统中属性约简的矩阵算法

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计算机工程与应用 2014年第19期50卷 61-65页

作者：王瑞敏赵晔米据生河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 河北省计算数学与应用重点实验室石家庄050024

属性约简是知识发现的重要课题,也是粗糙集理论的核心问题之一。主要通过定义关系矩阵、上(下)分布矩阵、模糊上(下)分布矩阵和决策矩阵,用矩阵算法计算信息系统中变精度粗糙集模型的上(下)分布约简和模糊目标信息系统中的上(下)分布约... 详细信息

属性约简是知识发现的重要课题,也是粗糙集理论的核心问题之一。主要通过定义关系矩阵、上(下)分布矩阵、模糊上(下)分布矩阵和决策矩阵,用矩阵算法计算信息系统中变精度粗糙集模型的上(下)分布约简和模糊目标信息系统中的上(下)分布约简以及决策约简。

关键词：变精度粗糙集模糊目标信息系统分布约简决策约简矩阵算法

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改进型插值IELAD算法在图像去噪中的应用

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计算机科学 2014年第S1期41卷 203-206页

作者：范胜娟张有会王志巍董蕊曹萌河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 河北省计算数学与应用重点实验室石家庄050024 河北交通职业技术学院基础教学部石家庄050091

基于视频信号处理中用于场内插值的边缘自适应平均算法(ELA)思想,提出一种针对椒盐噪声图像滤波的改进型边缘自适应平均去噪算法(IELAD)。算法在扩展横向5+5阶ELA窗口的基础上增加了纵向5+5阶ELA窗口。根据噪声点所处边缘方向,自适应地... 详细信息

基于视频信号处理中用于场内插值的边缘自适应平均算法(ELA)思想,提出一种针对椒盐噪声图像滤波的改进型边缘自适应平均去噪算法(IELAD)。算法在扩展横向5+5阶ELA窗口的基础上增加了纵向5+5阶ELA窗口。根据噪声点所处边缘方向,自适应地确定窗口及滤波方向进行滤波处理。实验表明IELAD算法充分利用了ELA窗口的保边特性,能够在去除椒盐噪声的同时有效地保持图像的边缘及细节信息。

关键词： IELAD窗口保持边缘椒盐噪声视频信号 ELA插值

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基于自然语言生成的关联规则可视化方法

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计算机工程与应用 2014年第23期50卷 122-126,175页

作者：赵娇娇赵书良郭晓波刘军丹河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 河北省计算数学与应用重点实验室石家庄050024 河北师范大学移动物联网研究院石家庄050024

针对传统的关联规则蕴含式表示方式和图形可视化方法对非专家用户来说不易理解的问题,提出了一种新的基于自然语言生成的关联规则可视化方法。该方法将自然语言生成技术引入到关联规则可视化中,通过领域知识库中的解释模式将关联规则中... 详细信息

针对传统的关联规则蕴含式表示方式和图形可视化方法对非专家用户来说不易理解的问题,提出了一种新的基于自然语言生成的关联规则可视化方法。该方法将自然语言生成技术引入到关联规则可视化中,通过领域知识库中的解释模式将关联规则中每一项生成简单的自然语言句子,并经过句子规划、表层实现,最终生成流畅的自然语言句子。实验最终得出的结果,便于普通用户理解和应用,从而帮助用户获取更有价值的信息。

关键词：自然语言生成关联规则可视化领域知识库

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一类推广的Bernstein-Kantorovich算子的点态逼近

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纯粹数学与应用数学 2014年第1期30卷 32-39页

作者：刘国芬河北师范大学数学与信息科学学院河北石家庄050024 河北省计算数学与应用重点实验室河北石家庄050024

讨论Bernstein-Kantorovich算子的一种推广形式的逼近性质,运用插项的方法证明了逼近正定理,并证明了逆定理,得到了逼近等价定理.完善了算子在逼近性质方面的结果.

关键词： Bernstein-Kantorovich型算子光滑模 K-泛函逼近正逆定理

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R+上有限生成模的几何形态与凸性

R+上有限生成模的几何形态与凸性

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第三十三届中国控制会议

作者：霍蕾郭孟然陶跃钢张子龙河北师范大学数学与信息科学学院河北省计算数学与应用重点实验室

基于准域的基础理论,给出非负实数代数的概念,研究非负实数代数上有限生成模的几何形态和凸性,给出不同维数和生成向量数情况下非负实数代数上有限生成模的几何形态,并证明它们均为凸集.最后比较极大代数上有限生成模与非负实数代数上... 详细信息

基于准域的基础理论,给出非负实数代数的概念,研究非负实数代数上有限生成模的几何形态和凸性,给出不同维数和生成向量数情况下非负实数代数上有限生成模的几何形态,并证明它们均为凸集.最后比较极大代数上有限生成模与非负实数代数上有限生成模在代数结构和几何形态上的异同.

关键词：非负实数代数有限生成模几何形态凸性分析

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GF(q)上秘密分存方案研究

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信息安全与技术 2014年第3期5卷 21-22页

作者：王新解建军孙红亮刘金生河北师范大学数学与信息科学学院河北石家庄050024 河北省计算数学与应用重点实验室河北石家庄050024

基于有限域GF(q)上多项式Lagrange插值理论,Shamir提出秘密共享(t,w)门限方案。本文讨论Shamir门限方案算法,并对算法实现进行算例验证,同时对部分共享更新、新参与者的加入、全部共享的再分配等方面进行分析。

关键词：秘密共享 Lagrange插值 Shamir门限方案有限域密钥管理

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基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法

基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法

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2014湖北省计算机学会学术年会

作者：苏东海赵书良柳萌萌苏嘉庚李妍河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 河北师范大学河北省计算数学与应用重点实验室石家庄050024 河北师范大学移动物联网研究院石家庄050024

多尺度聚类挖掘在指导人们进行多尺度决策方面有着不可取代的作用,然而传统的多尺度聚类挖掘算法有一个致命的弱点,即需要在每个用户感兴趣的尺度上应用聚类挖掘算法.为克服此缺陷,定义了一种将数据的多尺度特性进行向量化的方法;结合... 详细信息

多尺度聚类挖掘在指导人们进行多尺度决策方面有着不可取代的作用,然而传统的多尺度聚类挖掘算法有一个致命的弱点,即需要在每个用户感兴趣的尺度上应用聚类挖掘算法.为克服此缺陷,定义了一种将数据的多尺度特性进行向量化的方法;结合地学领域的尺度转换机制,提出了一种新的知识的多尺度转换机制——基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法WVB-MSCA(Weight Vector Based Multi-scale Clustering Algorithm).算法首先在选定的基准尺度上进行聚类挖掘,获取聚类结果,并借助尺度转换机制将基准尺度的聚类结果反演到其它感兴趣的尺度上.实验表明,算法WVB-MSCA是可行且有效的.

关键词：数据库管理多尺度聚类挖掘算法加权向量提升尺度转换机制

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